新技術(shù)在數(shù)控機(jī)床數(shù)控系統(tǒng)中的廣泛應(yīng)用及演變
深圳市精雕數(shù)控設(shè)備有限公司
數(shù)控機(jī)床系列不斷更新?lián)Q代，數(shù)控系統(tǒng)得到更大升級(jí)的空間。
1.數(shù)字圖像處理技術(shù)應(yīng)用
目前，數(shù)字圖像處理技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)中有廣泛的應(yīng)用，如自動(dòng)裝配線(xiàn)中用于檢測(cè)零件的質(zhì)量、并對(duì)零件進(jìn)行分類(lèi)，檢查印刷電路板疵病，對(duì)彈性力學(xué)照片、流體力學(xué)圖片的阻力和升力進(jìn)行分析，采用機(jī)器視覺(jué)跟蹤先進(jìn)的設(shè)計(jì)和制造技術(shù)等。數(shù)字圖像處理技術(shù)發(fā)展迅猛，無(wú)論在理論上還是在實(shí)踐上都有著巨大的潛力，對(duì)我國(guó)的現(xiàn)代化建設(shè)有著深遠(yuǎn)的影響。其發(fā)展方向主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:在高分辨率、高速度方面，其目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)處理;立體化使圖像包含的信息更為豐富和完整，將圖像和圖形結(jié)合實(shí)現(xiàn)三維成像或多維成像;智能化可實(shí)現(xiàn)圖像的自動(dòng)生成、自動(dòng)識(shí)別和處理;在新理論新算法研究方面，近年來(lái)，在圖像處理領(lǐng)域引入了一些新的理論及算法，如Wavelet、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等，促進(jìn)了圖像處理技術(shù)在數(shù)控系統(tǒng)中應(yīng)用的發(fā)展。
2.自動(dòng)編程技術(shù)的應(yīng)用
數(shù)控自動(dòng)編程技術(shù)受到廣泛關(guān)注，各國(guó)的專(zhuān)家學(xué)者都在潛心研究自動(dòng)編程系統(tǒng)。數(shù)控加工是指在
數(shù)控機(jī)床上按事先編制好的程序，對(duì)零件進(jìn)行自動(dòng)加工的一種加工工藝方法，零件加工的最終效果直接取決于數(shù)控程序編制的效率和準(zhǔn)確率。數(shù)控編程是目前提高加工精度、表面加工質(zhì)量、加工效率以及實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)自動(dòng)化最重要的一環(huán)，在制造業(yè)中有應(yīng)用廣泛。數(shù)控編程分為手工編程和自動(dòng)編程，對(duì)于那些程序量大、軌跡計(jì)算復(fù)雜的零件，根本不可能采用手工編程，即使能編制出加工程序，其低下的效率亦根本不能滿(mǎn)足市場(chǎng)的需求。受飛速發(fā)展的技術(shù)革命的巨大沖擊，傳統(tǒng)的機(jī)械設(shè)計(jì)和制造方式發(fā)生了根本性的變化，產(chǎn)品的設(shè)計(jì)生產(chǎn)周期越來(lái)越短，逐漸向小批量、多品種、高精高效加工的方向發(fā)展。特別是隨著計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)和制造(CAD/CAM)技術(shù)的推廣和計(jì)算機(jī)數(shù)控加工技術(shù)的廣泛應(yīng)用，計(jì)算機(jī)輔助自動(dòng)編程勢(shì)在必行。自動(dòng)編程是用計(jì)算機(jī)代替編程人員完成編程工作，自動(dòng)生成加工指令，解決一些人工編程難以解決的難題，充分利用計(jì)算機(jī)計(jì)算速度快而準(zhǔn)的特點(diǎn)，可極大地提高編程的效率和準(zhǔn)確率。
自
數(shù)控機(jī)床問(wèn)世以來(lái)，數(shù)控編程經(jīng)歷了兩個(gè)階段:數(shù)控語(yǔ)言編程和CAD/CAM集成編程。在數(shù)控語(yǔ)言編程階段，為解決數(shù)控加工的編程問(wèn)題，世界各國(guó)研究了上百種語(yǔ)言，其中以50年代美國(guó)麻省理工學(xué)院開(kāi)發(fā)的一種專(zhuān)門(mén)用于機(jī)械零件的數(shù)控編程語(yǔ)言APT(AutomaticallyProgrammedTool)最具有代表性。APT編程是把用APT語(yǔ)言編寫(xiě)的程序輸入計(jì)算機(jī)，由內(nèi)部的編譯系統(tǒng)自動(dòng)生成數(shù)控加工指令。APT語(yǔ)言先后經(jīng)歷了APTII,APTIII,APTIN,APT-AC，APTIV/SS等幾個(gè)發(fā)展階段，能處理二維、三維及多坐標(biāo)零件的加工。APT語(yǔ)言的出現(xiàn)使數(shù)控加工編程從面向機(jī)床指令的“匯編語(yǔ)言”級(jí)上升到面向幾何元素和加工方式的高級(jí)語(yǔ)言，具有程序編制簡(jiǎn)單、走刀路徑靈活的特點(diǎn)。但隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)及CAD技術(shù)的快速發(fā)展，其不足之處日益表現(xiàn)出來(lái)，它受語(yǔ)言描述能力的限制，對(duì)用戶(hù)的要求較高，難以滿(mǎn)足設(shè)計(jì)與制造一體化的要求。在CAD/CAM集成編程階段，借助良好的軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái)，可充分利用CAD軟件的圖形編輯功能，將零件圖直接繪制在計(jì)算機(jī)上，并形成圖形文件。然后輸入工藝參數(shù)并調(diào)用數(shù)控編程模塊，計(jì)算機(jī)可以自動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、生成數(shù)控加工程序。同時(shí)可在屏幕上動(dòng)態(tài)顯示刀具的走刀軌跡。這種方法無(wú)須操作者輸入數(shù)據(jù)，因此大大減小了人為誤差，最大限度地提高了編程的效率和加工的質(zhì)量。由于圖形編程系統(tǒng)由零件圖直接生成數(shù)控加工指令，故可直接利用CAD進(jìn)行零件圖的設(shè)計(jì)。20世紀(jì)80年代在CAD/CAM一體化概念的基礎(chǔ)上，逐漸形成了計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)(CIMS)。與APT語(yǔ)言相比，它有以下幾個(gè)特點(diǎn):
其一，這種編程方法是直接面向零件的幾何圖形，不需進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算，不需要用具體的語(yǔ)言描述零件的幾何形狀，具有直觀、簡(jiǎn)便、準(zhǔn)確和便于檢查的優(yōu)點(diǎn);
其二，有利于實(shí)現(xiàn)CAD/CAM的一體化。通常的數(shù)控自動(dòng)編程系統(tǒng)是和相應(yīng)的CAD軟件連在一起的一體化軟件系統(tǒng)，既可進(jìn)行計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)，又可以直接調(diào)用己設(shè)計(jì)好的圖形;
其三，這類(lèi)軟件都可在通用計(jì)算機(jī)上進(jìn)行，無(wú)需專(zhuān)用的編程機(jī)，便于推廣，是自動(dòng)編程系統(tǒng)的發(fā)展方向。
由于我國(guó)在數(shù)控編程系統(tǒng)方面起步較晚，雖然作了大量的工作，但相對(duì)于發(fā)達(dá)國(guó)家還有很大差距。在APT語(yǔ)言的基礎(chǔ)上，開(kāi)發(fā)了一些同類(lèi)的語(yǔ)言，但從總體上看，由于資金技術(shù)等主客觀因素的限制，研制的許多軟件缺乏系統(tǒng)性，還有待于進(jìn)一步完善，才能更好地服務(wù)于機(jī)械制造加工等行業(yè)。日益增多的復(fù)雜零件的出現(xiàn)和高精高效的加工，對(duì)數(shù)控自動(dòng)編程系統(tǒng)提出了越來(lái)越高的要求，同時(shí)為適應(yīng)高速加工、并行工程、敏捷制造和CIMS等先進(jìn)制造技術(shù)的發(fā)展。進(jìn)入20世紀(jì)90年代以后，隨著微電子、自動(dòng)控制和數(shù)控加工技術(shù)發(fā)展日益迅速，數(shù)控自動(dòng)編程和加工技術(shù)呈現(xiàn)出一些新的發(fā)展趨勢(shì)，主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。
(1)集成化程度進(jìn)一步提高
集成化是指將數(shù)控編程系統(tǒng)和其他計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)系統(tǒng)、加工過(guò)程控制系統(tǒng)、質(zhì)量控制系統(tǒng)，如:CAD,CAE,CAPP,CAM等系統(tǒng)集成到一起，形成一個(gè)自動(dòng)化的CIMS系統(tǒng)，以便實(shí)現(xiàn)集成系統(tǒng)內(nèi)部信息的充分利用，提高產(chǎn)品設(shè)計(jì)制造過(guò)程的效率與質(zhì)量。
(2)智能化程度進(jìn)一步增強(qiáng)
智能化方面的工作剛剛開(kāi)始，是指把人類(lèi)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)融入到集成化的系統(tǒng)中，采用人工智能的方法建立各類(lèi)知識(shí)庫(kù)，包括專(zhuān)家系統(tǒng)、智能庫(kù)、自學(xué)習(xí)功能等。
(3)并行化
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，特別是Internet技術(shù)的普及應(yīng)用，計(jì)算機(jī)協(xié)同工作得到高度重視，新產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)要求相關(guān)學(xué)科的專(zhuān)家協(xié)同工作，形成一種新的工作模式一一群組工作，從而縮短產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)周期，降低制造成本，提高產(chǎn)品的質(zhì)量。
3.人工智能控制技術(shù)的應(yīng)用
智能控制的產(chǎn)生來(lái)源于被控系統(tǒng)的高度復(fù)雜性、高度不確定性及人們要求越來(lái)越高的控制性能。智能控制是傳統(tǒng)控制發(fā)展的高級(jí)階段，它是當(dāng)代科學(xué)技術(shù)高度分化而又走向高度綜合的重要產(chǎn)物。智能控制系統(tǒng)的核心集中在“智能上”，而智能只能靠模擬人類(lèi)的智能。因此，模擬人類(lèi)模糊邏輯思維的模糊集合論、模擬人的大腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論，以及模擬人的感知－行動(dòng)的進(jìn)化論等，都已成為研究智能控制理論的新學(xué)科基礎(chǔ)的組成部分。20世紀(jì)70年代開(kāi)始，人們從控制論角度總結(jié)了人工智能技術(shù)與自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)控制的關(guān)系，提出了智能控制就是人工智能技術(shù)與控制理論的交叉，創(chuàng)立了人－機(jī)交互式分級(jí)遞階智能控制的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。基于模糊語(yǔ)言描述控制規(guī)則的模糊控制器已廣泛成功用于工業(yè)過(guò)程控制，模糊控制與人工智能中的產(chǎn)生式系統(tǒng)、專(zhuān)家系統(tǒng)思想的相互滲透，推動(dòng)了智能控制的發(fā)展。進(jìn)入80年代后，專(zhuān)家系統(tǒng)技術(shù)逐漸成熟，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用研究獲得重要進(jìn)展，90年代以來(lái)，智能控制的應(yīng)用研究勢(shì)頭異常迅猛，將模糊系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算等進(jìn)行綜合應(yīng)用，這三個(gè)新學(xué)科已成為智能控制的重要基礎(chǔ)。
古典控制和現(xiàn)代控制理論的主要特征是基于模型的控制。由于被控對(duì)象越來(lái)越復(fù)雜，其復(fù)雜性表現(xiàn)為高度的非線(xiàn)性、高噪聲干擾、動(dòng)態(tài)突變性以及分散的傳感元件與執(zhí)行元件，分層和分散的決策機(jī)構(gòu)，多時(shí)間尺度，復(fù)雜的信息結(jié)構(gòu)等，這些復(fù)雜性都難以用精確的數(shù)學(xué)模型來(lái)描述。除了上述復(fù)雜性外，往往還存在著某些不確定性，不確定性更難以用精確的數(shù)學(xué)模型來(lái)描述。因此，基于精確模型的傳統(tǒng)控制就難以解決上述復(fù)雜對(duì)象的控制問(wèn)題。但是，如果把人工智能的方法引入控制系統(tǒng)將控制理論的分析和理論的洞察力與人工智能的靈活的框架結(jié)合起來(lái)，就有可能得到新的認(rèn)識(shí)和控制上的新突破。近20年來(lái)的研究成果表明，把人工智能的方法和反饋控制理論相結(jié)合，解決復(fù)雜系統(tǒng)的控制難題是十分有效的。智能控制對(duì)當(dāng)代多種前沿學(xué)科、多種先進(jìn)技術(shù)和多種科學(xué)方法加以高度綜合和集成，例如生命科學(xué)、腦科學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、思維科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、知識(shí)工程、模式識(shí)別、系統(tǒng)論、信息論、控制論、模糊集合論、粗糙集合論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化論以及耗散結(jié)構(gòu)論、協(xié)同論、突變論、混沌學(xué)、人工生命等理論、技術(shù)和方法，都對(duì)智能控制理論的形成和發(fā)展起著重要作用。智能控制的應(yīng)用領(lǐng)域十分廣泛，一個(gè)智能系統(tǒng)一般都離不開(kāi)控制，因此，從這個(gè)意義上說(shuō)，智能系統(tǒng)都是智能控制系統(tǒng)。從廣義上講，智能控制是研究對(duì)復(fù)雜的不確定性被控對(duì)象(過(guò)程)采用人工智能的方法有效的克服系統(tǒng)的不確定性，使系統(tǒng)從無(wú)序到期望的有序狀態(tài)轉(zhuǎn)移的方法及規(guī)律。這里的被控對(duì)象是廣義的，也包括數(shù)控系統(tǒng)。例如可用遺傳進(jìn)化算法尋找最優(yōu)化的加工路徑，用各種智能控制算法實(shí)現(xiàn)數(shù)控系統(tǒng)中高精度的閉環(huán)控制等等，多學(xué)科技術(shù)的密切合作,可以更有效的模擬和綜合人類(lèi)的智能，開(kāi)創(chuàng)智能控制論在數(shù)控系統(tǒng)中應(yīng)用的新篇章。
